Analyzr: платформа G2M для прогнозной аналитики это сквозная аналитическая платформа без кода, которая позволяет пользователям создавать, развертывать и эксплуатировать модели машинного обучения без написания кода. Он фокусируется на прозрачном, ориентированном на результат моделировании, масштабируемой инфраструктуре и бесшовной интеграции с нативными системами, чтобы дать возможность бизнес-пользователям получать практические идеи из различных источников данных. Платформа подчеркивает современный технологический стек, облачную масштабируемость и подход API для защиты конфиденциальности при предоставлении аналитики в режиме реального времени или в режиме реального времени.
Как работает анализ
- Шаг 1 — Источники данных: Совокупные данные из сторонних источников служат основой для модели.
- Шаг 2 — Переменные и алгоритм: Выберите переменные для подачи модели и выберите алгоритм, который наилучшим образом подходит для набора данных.
- Шаг 3 — Модель поезда: Закодируйте данные, вычислите результаты, просмотрите результаты и уточните переменные или алгоритм по мере необходимости.
- Шаг 4 — Получите понимание: Извлеките действенные идеи и результаты моделей, которые могут вернуться в нативные системы для конечных пользователей.
Особенности
- UI без кода для быстрого построения модели
- Локальное кодирование данных и управление данными для каждого пользователя для обеспечения безопасности
- Масштабируемая облачная инфраструктура Kubernetes
- Полностью управляется с гарантиями безотказной работы и выделенным сервисным отделом
- Выделенный API с одним арендатором без обмена конфиденциальными данными
- Выходы, предназначенные для интеграции обратно в нативные системы для конечных пользователей
Как это работает (технический обзор)
- Проглатывание данных: Проглатывание и гармонизация данных из нескольких источников.
- Моделирование: выберите переменные и алгоритмы; модели поездов с автоматическими параметрами настройки.
- Оценка: оценка производительности модели, сравнение альтернатив и повторение по мере необходимости.
- Развертывание: развертывание моделей для производства с выходами, доступными для бизнес-приложений.
- Управление: Поддержание прозрачности и доступности моделей для конечных пользователей.
Случаи использования
- Кластеризация: выявление и группирование потенциальных клиентов в микрокластеры с общими чертами для целевых действий.
- Оценка склонности: прогнозирование вероятности покупки или оттока для оптимизации стратегий охвата и удержания.
- Регрессия и прогнозирование: использование более широких источников данных для прогнозирования тенденций и принятия активных решений.
- A/B Testing Analytics: Систематическая оценка кампаний и программ с контролируемыми сравнениями для повышения эффективности маркетинга.
Почему стоит выбрать Аналитик
- Специальное прогностическое моделирование, ориентированное на потребности бизнеса
- Прозрачные модели, доступные конечным пользователям
- Подход, ориентированный на результат, который фокусируется на решениях и результатах, а не на настройке технологий
- Современная масштабируемая архитектура с надежным контролем безопасности и конфиденциальности
Используйте случаи и преимущества
- Ускоренное развертывание модели без кода
- Ясные и понятные результаты для заинтересованных сторон бизнеса
- Бесшовная интеграция с существующими системами для реализации идей
- Масштабируемая производительность для растущих объемов данных и пользователей
